Искусственный интеллект с каждым днем все больше интегрируется в нашу повседневную жизнь, меняя привычные процессы и предоставляя новые возможности. Развитие искусственного интеллекта открывает потенциал бизнеса, науки, медицины, образования и многих других сфер. Не стала исключением и отрасль машиностроения. О симбиозе искусственного интеллекта и машиностроения рассказывает Андрей Аксенов.
Как вы пришли в отрасль машиностроения и стали топ-менеджером?
Мой профессиональный путь начинался на машиностроительном предприятии в 2010 году, еще во время учебы в университете. Мои первые IT-задачи были направлены на автоматизацию технологической документации и процессов внутри компании. В течение нескольких лет я возглавлял бюро, впоследствии — отдел автоматизации. Мне удалось создать и внедрить инновационные на тот момент методы оптимизации бизнес-процессов, что привело к повышению эффективности и снижению издержек на производстве.
Сейчас одним из ключевых направлений моей деятельности стало развитие сервисов, основанных на данных, в том числе полученных с телематических устройств автомобилей. Мой опыт в этой области включает в себя не только создание инфраструктуры для сбора и анализа данных, но и активное участие в формировании уникальных сервисов для клиентов. Моя работа способствовала не только внедрению новых технологий, но и создала ценность для клиентов, поддерживая их в стремлении к оптимизации операций и принятию взвешенных бизнес-решений на основе анализа данных.
Вы используете искусственный интеллект в своей работе?
Да, работая в передовой области, я всегда использую новые и современные технологии. Моя деятельность включает в себя разработку и внедрение решений на основе машинного обучения. Кроме того, я регулярно использую современные сервисы на основе искусственного интеллекта, например GPT, для улучшения и эффективности рабочих процессов.
Какие плюсы и минусы вы можете отметить во внедрении искусственного интеллекта в отрасль машиностроения?
Если мы говорим о машиностроении, внедрение искусственного интеллекта имеет ряд значительных преимуществ, но также сопровождается определенными трудностями и рисками.
Начну с плюсов: искусственный интеллект повышает производительность и эффективность, многие процессы можно автоматизировать, что сокращает время на производство и уменьшает вероятность ошибок. Искусственный интеллект позволяет оптимизировать рабочие процессы — ускоряет анализ и тестирование, что ведет к быстрому внедрению инноваций и снижению расходов на разработку. Использование ИИ для анализа данных с датчиков позволяет предсказывать необходимость в обслуживании оборудования до возникновения серьезных проблем, что минимизирует простои и снижает эксплуатационные расходы. В завершение искусственный интеллект влияет на улучшение качества продукции: анализирует производственные процессы в реальном времени, выявляет и корректирует отклонения, что способствует улучшению качества.
Есть, конечно, и минусы: во-первых, внедрение систем ИИ требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обучение персонала. Во-вторых, интеграция искусственного интеллекта в существующие производственные системы может быть сложной из-за необходимости совместить ее с оборудованием или программным обеспечением. Существенной проблемой становится и то, что на рынке труда может наблюдаться нехватка специалистов, способных разрабатывать и поддерживать сложные системы ИИ. Не могу не отметить этические и социальные вопросы — автоматизация может привести к уменьшению рабочих мест.
Таким образом, несмотря на значительные преимущества, внедрение искусственного интеллекта в машиностроение требует тщательного планирования, значительных инвестиций и учета потенциальных рисков и вызовов.
Какие специфические навыки и знания потребуются сотрудникам, чтобы успешно работать с системами искусственного интеллекта в отрасли машиностроения?
В машиностроении нет особенных требований, скорее они стандартны для проектов с искусственным интеллектом: понимание принципов работы ИИ и машинного обучения, включая обучение с учителем, без учителя и с подкреплением; знание языков программирования, наиболее часто используемых в разработке ИИ, таких как Python, включая библиотеки для машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn); умение работать с большими объемами данных, включая их сбор, очистку, визуализацию и интерпретацию с помощью инструментов анализа данных.
Также такому специалисту потребуются глубокие знания в области линейной алгебры, вероятности, статистики и численных методов, необходимых для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения; способность аналитически подходить к задачам, критически оценивать данные и находить эффективные решения.
Важным навыком будет умение работать в команде, эффективно общаться с коллегами из разных областей знаний и с разными уровнями технической подготовки, а также готовность к непрерывному самообучению и адаптации к быстро меняющимся технологиям и методам в области ИИ.
Как вы думаете, повлияет ли внедрение искусственного интеллекта в машиностроение на кибербезопасность?
По моему мнению, внедрение искусственного интеллекта в машиностроение может привести к следующим угрозам: во-первых, промышленные системы управления, которые интегрируют ИИ для повышения эффективности и автоматизации, могут стать целями для кибератак. Уязвимости в этих системах могут привести к несанкционированному доступу, что потенциально может вызвать остановку производства.
Во-вторых, ИИ-системы в машиностроении зависят от точности и целостности входных данных для принятия решений. Атаки на данные, такие как внедрение ложных данных (data poisoning), могут исказить выводы ИИ, что приведет к ошибочным действиям или анализу.
В-третьих, атаки, направленные на самообучение искусственного интеллекта, могут обмануть его системы, заставив их интерпретировать входные данные неверно. Это может привести к сбоям в работе оборудования или в производственных процессах.
И наконец, многие проекты ИИ в машиностроении могут зависеть от сторонних поставщиков облачных сервисов, программного обеспечения и компонентов. Это создает дополнительные риски, связанные с безопасностью поставляемых решений и возможностью внешних атак через цепочку поставок.
Для минимизации этих угроз необходим комплексный подход к кибербезопасности, включающий тщательное тестирование и аудит систем искусственного интеллекта, обучение персонала, разработку и реализацию стратегий реагирования на инциденты, а также сотрудничество с надежными поставщиками и экспертами в области кибербезопасности.
Какие системы внедряются в работу со стороны IT, чтобы повысить конкурентоспособность компании?
Внедрение систем с искусственным интеллектом в IT-сфере позволяет компаниям значительно улучшить свою конкурентоспособность на рынке. Это происходит за счет нескольких причин: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных, управление документацией, анализ больших объемов информации, что сокращает время на выполнение работы и минимизирует вероятность ошибок.
Также искусственный интеллект позволяет создавать системы, способные вести диалог с пользователем, обучаться на основе предыдущих взаимодействий и предоставлять релевантные ответы.
Интересный функционал, полезный для компаний, — это распознавание изображений и обработка естественного языка.
Эти технологии находят применение в самых разных областях: от автоматизации обработки клиентских обращений до разработки систем безопасности и здравоохранения.
В каких направлениях машиностроения уже есть успешный опыт применения современных технологий?
Назову целый ряд направлений в машиностроении, где успешно применяются современные технологии.
Это так называемое предсказательное техобслуживание, когда ИИ анализирует данные с датчиков на оборудовании в реальном времени, предсказывая потенциальные неисправности и износ деталей до того, как произойдет сбой, что позволяет проводить обслуживание оборудования заблаговременно, минимизируя простои и снижая затраты на ремонт.
Это оптимизация и автоматизация производства: алгоритмы машинного обучения анализируют производственные данные для оптимизации параметров, таких как температура, давление и скорость подачи материалов, что способствует увеличению производительности и снижению отходов, а использование роботов, способных обучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям, позволяет автоматизировать сложные и опасные для человека операции, повышая производительность и безопасность труда.
Важное направление в использовании искусственного интеллекта — контроль качества. Системы ИИ, интегрированные с камерами и датчиками, могут автоматически обнаруживать дефекты на ранних стадиях производственного процесса. Это позволяет предотвратить дальнейшее распространение бракованной продукции и сокращает затраты на исправление ошибок.
Кроме того, ИИ помогает в управлении сложными процессами поставок, прогнозируя спрос, оптимизируя запасы и планируя логистику, что сокращает издержки и улучшает обслуживание клиентов.
Исходя из вашего опыта, можете ли вы сказать, что искусственный интеллект способствует увеличению продаж продукции?
Если говорить кратко, то, конечно, помогает. Особенно в таких направлениях, как персонализация продукции, оптимизация ценообразования, улучшение кросс-селлинга и апселлинга, прогнозирование спроса, автоматизация обслуживания клиентов, анализ и оптимизация маркетинговых кампаний.
Какие инновационные технологии вы используете для оптимизации производственных процессов?
Могу выделить три основных:
- Автоматизация и роботизация производственных линий.
- Системы управления предприятием (ERP).
- Продвинутая аналитика и big data.
Как вам кажется, искусственный интеллект сможет работать сам за человека или человек всегда будет стоять у руля ИИ?
Современные искусственные интеллекты уже способны выполнять множество задач без непосредственного участия человека, начиная от простых операций, таких как обработка запросов в службах поддержки, до более сложных, например вождение автомобилей и управление беспилотными летательными аппаратами. ИИ продолжает развиваться и автоматизировать все больше задач, но человеческое участие остается необходимым для контроля, принятия стратегических решений и обеспечения соответствия этическим стандартам. Вероятно, будущее будет характеризоваться не заменой человека искусственным интеллектом, а их взаимодействием и сотрудничеством.
